L'IA n'est pas immatérielle.
Mettez un chiffre sur une réponse. Puis découvrez comment faire mieux.
01 / Votre simulation
Le modèle qui génère votre réponse.
Votre question, son contexte, ses documents.
La longueur de la réponse générée.
Métadonnées uniquement · Le texte du prompt n'est jamais envoyé.
02 / Votre empreinte estimée
n/d
g CO₂e / réponse
Le bon modèle pour le bon usage.
Pour une tâche simple, essayez un modèle plus léger. Pour une réponse utile, précisez la longueur attendue.
Une estimation, pas une mesure directe.
Le résultat dépend du modèle, du volume de tokens et des hypothèses de calcul.
Métadonnées uniquement. Hypothèses documentées. Méthodologie publique.
Les moteurs de recherche affichent de nombreux outils lorsqu'on cherche un calculateur d'empreinte carbone LLM ou un calculateur CO₂ pour LLM. Cette page est la réponse de carbon-llm : des coefficients transparents, une estimation interactive et une trajectoire vers un suivi piloté par API, pas une boîte noire.
Les concurrents comme les calculateurs autonomes (par exemple les sites publics « LLM emissions ») optimisent l'estimation rapide ; nous optimisons la traçabilité (voir méthodologie) et la mesure reproductible via /v1/estimate et /v1/track.
Quand vous avez besoin de plus qu'une mesure ponctuelle
- API d'empreinte carbone LLM , positionnement produit pour les équipes engineering.
- CSRD et Scope 3 pour l'usage des LLM , comment l'IA achetée se rattache aux obligations de reporting.
- Tableau de benchmark CO₂ des LLM , comparer les modèles d'un coup d'œil.